package com.atguigu.gmall.realtime.app;

import com.atguigu.gmall.realtime.util.FlinkSourceUtil;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.runtime.state.hashmap.HashMapStateBackend;
import org.apache.flink.streaming.api.CheckpointingMode;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

import static org.apache.flink.streaming.api.environment.CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION;

/**
 * @Author lzc
 * @Date 2022/12/2 13:56
 */
public abstract class BaseAppV1 {
    protected abstract void handle(StreamExecutionEnvironment env,
                                   DataStreamSource<String> stream);
    
    public void init(int port, int p, String ckAndGroupIdAndJobName, String topic) {
        System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "atguigu");
        // 任务: 从 ods_db 读取数据, 过滤出需要的维度表的数据, 不同的维度表数据写出到 Phoenix 的不同表中
        
        // 1. 读取ods_db 数据
        Configuration conf = new Configuration();
        conf.setInteger("rest.port", port);
        conf.setString("pipeline.name", ckAndGroupIdAndJobName);  // 在flink 中, 所有都可以使用这个参数设置 jobName
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(conf);
        
        env.setParallelism(p);  // 并行度的设置原则: 和 kafka 的 topic 的分区数保持一致
        
        // 开启 checkpoint, 严格一次
        // 1. 设置状态后端
        env.setStateBackend(new HashMapStateBackend());
        // 2. 启用 checkpoint 并设置 checkpoint 的周期
        env.enableCheckpointing(3000);  // 公司中: 一般是分钟界别
        // 3. 设置 checkpoint 的语义
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
        // 4. checkpoint 的存储目录
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage("hdfs://hadoop162:8020/gmall/" + ckAndGroupIdAndJobName);
        // 5. 超时时间
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(60 * 1000);
        // 6. 设置 checkpoint 的并发数
        //env.getCheckpointConfig().setMaxConcurrentCheckpoints(1);
        // 7. checkpoint 的之间的间隔:   6 和 7 一般只设置一个
        env.getCheckpointConfig().setMinPauseBetweenCheckpoints(500);
        // 8. 当 job 取消的时候的,checkpoint 的保留策略
        env.getCheckpointConfig().setExternalizedCheckpointCleanup(RETAIN_ON_CANCELLATION); // 1.13.6 使用这个
        //env.getCheckpointConfig().enableExternalizedCheckpoints();  // 1.13.0 使用
        // env.addSource()   // 需要一个 SourceFunction. 旧的写法, 未来会过时, 被移除
        
        
        DataStreamSource<String> stream = env.fromSource(FlinkSourceUtil.getKafkaSource(ckAndGroupIdAndJobName, topic),
                                                         WatermarkStrategy.noWatermarks(),
                                                         "kafka-source"
        );// 新的写法
        // 拿到流之后, 需要处理什么业务, 有子类来决定
        handle(env, stream);
    
      
    
        try {
            //            env.execute(ckAndGroupIdAndJobName); // 只能给流应用设置 jobName, 针对 sql 应用无效
            env.execute();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}
